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论文提纲范文样本一：基于动态网络的医疗命名实体识别方法研究
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于预训练模型的命名实体识别
1.2.2 基于规则和词典的命名实体识别
1.2.3 基于统计学习的命名实体识别
1.2.4 基于深度学习的命名实体识别
1.3 论文研究内容及结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 论文贡献
1.3.3 论文结构
第二章 基于多语义词典和多模态树的医疗命名实体识别
2.1 引言
2.2 MSD＿DT＿NER模型
2.2.1 MSD＿DT＿NER模型架构
2.2.2 多模态树模块
2.2.3 位置特征模块
2.2.4 MSD＿DT＿NER模型工作流程
2.3 实验结果与分析
2.3.1 实验数据集
2.3.2 数据集标注策略
2.3.3 实验评价指标
2.3.4 文本预处理
2.3.5 实验设置
2.3.6 实验结果
2.3.7 分析验证
2.4 本章小结
第三章 基于图神经网络和跨语言的医疗命名实体识别
3.1 引言
3.2 GC＿NER模型
3.2.1 GC＿NER模型架构
3.2.2 嵌入模块
3.2.3 知识嵌入模块
3.2.4 跨语言嵌入模块
3.2.5 多源数据融合模块
3.2.6 多图网络模型的构建
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验设置
3.3.2 实验结果
3.3.3 分析验证
3.4 本章小结
第四章 基于依存句法分析和动态堆叠网络的医疗命名实体识别
4.1 引言
4.2 SD＿NER模型
4.2.1 SD＿NER模型架构
4.2.2 嵌入模块
4.2.3 动态堆叠模块
4.3 实验结果与分析
4.3.1 实验设置
4.3.2 实验结果
4.3.3 分析验证
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的主要成果
致谢
论文提纲范文样本二：基于随机特征映射的四层神经网络及其多核学习方法研究
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
第二章 相关理论基础介绍
2.1 神经网络算法
2.1.1 几种经典的神经网络算法
2.1.1.1 前馈神经网络(Feedforward Neural Networks,FNN)
2.1.1.2 函数链路神经网络(Functional-link Neural Network,FLNN)
2.1.1.3 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)
2.1.1.4 极限学习机(Extreme Learning System,ELM)
2.1.1.5 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)
2.1.2 常见的激活函数
2.2 相关公式定理
2.2.1 Moore-Penrose广义逆
2.2.2 Sherman-Morrison-Woodbury公式
2.2.3 SVD奇异值分解
2.2.4 Mercer定理
2.3 核方法
2.3.1 线性不可分问题
2.3.2 核函数
2.3.3 多核学习
第三章 随机特征映射的四层神经网络及其增量学习
3.1 引言
3.2 基于随机映射的四层神经网络
3.2.1 网络模型
3.2.2 两种隐藏层生成方式
3.2.3 基于随机映射特征的四层神经网络的函数逼近能力
3.2.4 FRMFNN基本算法
3.2.5 四层随机映射神经网络与宽度学习系统
3.3 FRMFNN的正则化训练及增量学习
3.3.1 网络输出权重的快速学习及其正则化
3.3.2 增量学习算法
3.4 实验及结果分析
3.4.1 回归
3.4.2 分类
3.4.2.1 MNIST数据集和NORB数据集
3.4.2.2 UCI数据集
3.4.3 增量学习
3.5 本章小结
第四章 基于随机特征映射的四层多核学习方法
4.1 引言
4.2 基于随机特征映射的核方法及相关概念
4.2.1 基于随机特征映射的核方法
4.2.2 特征选择及稀疏化
4.3 基于随机映射特征的多核组合学习算法
4.3.1 核函数的选择
4.3.2 基本核矩阵的生成
4.3.3 基于随机映射特征的多核组合学习框架
4.3.4 两种多核组合方式及其算法流程
4.3.5 网络权重的正则化训练
4.4 实验及结果分析
4.4.1 实验环境及实验数据
4.4.2 实验参数设置
4.4.3 实验结果及分析
4.5 本章小结
总结与展望
工作总结
展望
致谢
参考文献
论文提纲范文样本三：移动APP提高中职生计算机课程学习效果的策略研究
摘要
Abstract
一、绪论
(一)研究背景
1.中职教育遭遇瓶颈,师生期待改革课堂
2.信息技术与教育深度融合,引领教研教改发展
3.信息技术飞速发展,移动智能终端在教育界大显身手
4.移动终端APP可以优化策略,提高学生学习效果
(二)国内外研究现状
(三)研究的目的和意义
1.研究目的
2.研究意义
(四)研究内容和方法
1.研究内容
2.研究方法
(五)研究思路和框架
1.研究思路
2.研究框架
二、相关概念界定和理论基础
(一)概念界定
1.移动APP
2.蓝墨云班课
3.学习效果
4.教学策略
(二)理论基础
1.建构主义学习理论
2.教学设计理论
三、中职生计算机课程学习现状调查
(一)学习投入情况调查
1.问卷调查设计
2.评价方式和信效度分析
3.调查结果分析
(二)课堂参与情况调查
1.访谈设计
2.访谈结果分析
(三)调查结论
1.学生学习投入水平欠佳
2.学生的课堂参与程度偏低
四、移动APP提高中职生计算机课程学习效果的策略设计
(一)设计原则
1.双主原则
2.主动参与原则
3.技术性原则
4.良性竞争原则
(二)策略设计的依据
1.翻转课堂模式
2.蓝墨云APP的功能
3.移动APP应用策略借鉴
(三)基于翻转课堂模式的蓝墨云APP应用策略
1.总策略
2.阶段策略
五、基于翻转课堂模式的蓝墨云APP应用策略的实施
(一)实验研究设计
1.实验对象
2.评价工具
3.数据统计工具
4.实验设计思路
(二)基于翻转课堂模式的蓝墨云APP应用策略的实施过程
1.实施简介
2.案例一:传统补间动画《飞机远去》
3.案例二:遮罩动画《闪闪红星》
4.案例三:引导层动画《篮球入框》
六、基于翻转课堂模式的蓝墨云APP应用策略的实施效果分析
(一)学习投入水平效果分析
1.实验班学习投入前后测得分差异性分析
2.对照班学习投入前后测得分差异性分析
3.实验班与对照班学习投入后测得分差异性分析
(二)课堂参与情况效果分析
1.实验班与对照班课堂参与得分评价方法
2.实验班与对照班课堂参与得分差异性分析
(三)学业成绩水平效果分析
1.实验班学业成绩前后测得分差异性分析
2.对照班学业成绩前后测得分差异性分析
3.实验班与对照班学业成绩后测得分差异性分析
七、研究结论与展望
(一)研究结论
1.中职学生计算机课程学习效果现状不佳
2.设计了基于翻转课堂模式的蓝墨云APP应用策略
3.策略实施后学生计算机课程的学习效果得到显著性提高
(二)策略的改进和完善
1.课前投入策略改进
2.课堂深入策略改进
3.课后提高策略改进
(三)反思与展望
1.研究反思
2.研究展望
注释
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
附录一:中职生计算机课程学习投入情况调查
附录二:中职生计算机课堂参与情况访谈提纲
附录三:中职计算机课程入学摸底考试
致谢
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